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llama-160m-accelerator

基于多阶段MLP的LLaMA-160M模型推理加速器

模型开源项目HuggingfaceDocker文本生成深度学习Github模型加速vLLM

这是一个为JackFram/llama-160m模型设计的加速器项目，借鉴了Medusa推测解码架构的思想。该加速器通过改造MLP为多阶段结构，实现了基于状态向量和先前采样令牌的单token预测，有效提升了模型推理速度。项目支持与vLLM和Hugging Face TGI等工具集成，为大型语言模型的高效部署提供了实用解决方案。加速器的训练过程轻量化，能够在短时间内完成，适用于各种规模的生成式模型。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
llama - Habana Gaudi处理器优化的Hugging Face模型训练框架
GithubHPUHuggingfaceLlama模型Optimum Habana开源项目微调模型混合精度
Optimum Habana是一个为Habana Gaudi处理器(HPU)优化的深度学习训练框架，支持Hugging Face Transformers和Diffusers库。该框架提供简单易用的工具，实现模型快速加载、单/多HPU训练和推理。它集成了Habana定制的AdamW实现和梯度裁剪等优化特性，支持PyTorch混合精度训练，为大规模语言模型提供高效的硬件加速训练方案。
Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型
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Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。
TinyLlama-1.1B-step-50K-105b - 紧凑型1.1B参数模型的高效预训练项目
GPUGithubHuggingfaceTinyLlama令牌开源项目模型训练
TinyLlama是一个旨在高效预训练1.1B参数模型的项目，使用3万亿个token，计划在90天内完成。其架构和tokenizer与Llama 2相同，适用于多种需要低计算和内存需求的应用。该项目的中期里程碑在50K步和105B tokens，成果显著。利用16块A100-40G GPU进行优化训练，提升效率并节省资源。TinyLlama与多个开源项目兼容，便于通过transformers库进行集成。更多详情可查阅TinyLlama的GitHub页面。
Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调
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Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit项目利用Unsloth技术提高大型语言模型微调效率。该方法可将Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时降低70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本，支持Llama-3.2、Gemma 2、Mistral等多种模型。这些笔记本操作简便，适合初学者使用，只需添加数据集并运行即可完成模型微调。
llama-30b-instruct-2048 - 语言处理模型，专为增强文本生成能力设计
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Llama-30b-instruct-2048模型由Upstage研发，基于LLaMA架构，优化用于生成文本，支持动态扩展处理10k+输入符号。在多项基准数据集上表现出色，并结合DeepSpeed与HuggingFace工具进行微调。使用该模型需获得持有Meta授权表单的许可。
Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略
GithubHuggingfacemeta-llama开源项目技术规格模型环境影响训练数据
此项目专注于提升大型语言模型的性能，研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T - 快速训练的轻量级1.1B参数Llama模型
GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目性能评估模型语言模型预训练
TinyLlama-1.1B是一个在3万亿个token上预训练的小型Llama模型。采用Llama 2架构，该模型用16个A100 GPU在90天内完成训练，展现高效性。紧凑设计适合资源受限场景，在多项基准测试中表现不俗，可轻松集成到基于Llama的开源项目中。
llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎 支持多平台高性能部署
AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理
llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
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llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
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LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。
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